Kick-off KI-S/4

Au-delà du battage médiatique autour de l'intelligence artificielle, il apparaît de plus en plus que l'utilisation ciblée de la technique de l'IA permet des gains d'efficacité tangibles dans les projets ERP complexes. En particulier dans les projets de transformation tels que les migrations S/4, l'IA peut considérablement soulager les clients SAP existants et accélérer les processus. Il en résulte des économies de temps et de coûts mesurables ainsi qu'une amélioration de la qualité dans les phases critiques du projet.

Le projet récemment achevé chez un client d'Ososoft est un exemple parfait de ce potentiel de l'IA. Dans ce cas, les avantages du système d'IA
Le projet de transformation S/4-Hana peut être démontré dans des conditions réelles.

Maîtriser la complexité : migration S/4 d'une entreprise mondiale de construction. Notre client, une entreprise de construction avec un chiffre d'affaires annuel de plus de dix milliards d'euros et plus de 30.000 employés dans plus de dix pays, a été confronté à des problèmes typiques au milieu de sa transformation S/4 : changements et processus insuffisamment documentés, manque de documents de formation, manque de cas de test et de régression. Ces lacunes résultaient d'un manque de personnel qualifié et de la double charge de travail du service spécialisé, à savoir les activités quotidiennes et les tâches liées au projet.

Dans cette phase critique du projet, il est apparu clairement que des solutions innovantes étaient nécessaires pour garantir le succès du projet. Nous avons recommandé l'utilisation de l'intelligence artificielle pour optimiser les tâches les plus gourmandes en ressources. L'accent a été mis sur l'accélération de la création de tests, de documentation et de supports de formation assistée par l'IA, tout en allégeant la charge de travail du service spécialisé.

Automatisation intelligente

Notre approche reposait sur trois piliers : premièrement, une collecte de données efficace grâce à des enregistrements de processus ciblés ; deuxièmement, un traitement basé sur l'IA pour générer des cas de test, de la documentation et des supports de formation ; et troisièmement, le multilinguisme. Grâce à des entretiens courts et ciblés (en moyenne 30 minutes par processus), nous avons recueilli des données détaillées sur le déroulement des processus et les modifications apportées. Nous avons utilisé ces données pour générer des cas de test précis à l'aide de l'IA, pour créer une documentation technique et centrée sur l'utilisateur et pour développer des supports de formation sur mesure en six langues.

Meilleures pratiques basées sur l'IA

La clé du succès a été de combiner une collecte de données efficace et un traitement basé sur l'IA. Au lieu d'organiser des ateliers qui prenaient beaucoup de temps, nous avons mis en place un processus allégé et structuré de collecte d'informations. Grâce à des entretiens courts et ciblés avec des personnes clés, nous avons réussi à collecter des données détaillées sur les processus, les modifications techniques et les meilleures pratiques. Avec une durée moyenne de seulement 30 minutes par processus, nous avons pu réduire au minimum la charge de travail du département tout en créant une base de données robuste et cohérente pour nos systèmes d'IA.

Nous utilisons la base de données ainsi créée pour optimiser fondamentalement trois domaines clés. Dans le domaine du testing, nous avons développé un module d'IA qui analyse les exigences, sélectionne les processus pertinents et génère des cas de test précis. Ceux-ci sont directement transmis au logiciel d'automatisation utilisé, ce qui accélère considérablement le processus de test.

Documentation et modifications

Pour la documentation, nous avons commencé par intégrer les directives d'auteur spécifiques à l'entreprise dans notre système d'IA. Cela nous a permis de créer deux types de documentation : la documentation technique, qui couvre avec précision tous les changements, les modifications et les aspects de customisation d'un processus, et la documentation centrée sur l'utilisateur, qui se concentre sur le déroulement du processus et contient des informations de fond détaillées ainsi que des explications spécifiques au domaine.

Pour le domaine de la formation, notre système a utilisé la documentation créée pour générer des supports de formation sur mesure. Il a généré automatiquement des présentations et des vidéos qui pouvaient être adaptées à différents groupes d'utilisateurs. Le système a pris en compte des facteurs tels que la granularité, les connaissances préalables et la complexité afin de contrôler l'orientation de chaque formation et de répondre ainsi aux besoins de chaque groupe cible.

Le multilinguisme intégré s'est révélé être un avantage particulier : tous les matériaux générés - des cas de test aux documents de formation en passant par la documentation - ont pu être créés en six langues différentes, conformément aux exigences. Cela a permis un déploiement international fluide et accéléré du système S/4-Hana, sans effort supplémentaire pour les services spécialisés ou les prestataires de traduction externes.

Cette approche a permis de créer des matériaux de haute qualité et sur mesure, tout en minimisant la charge de travail du service spécialisé. L'utilisation de l'IA n'a pas seulement agi ici comme un booster d'efficacité, mais comme un véritable catalyseur qui a fondamentalement modifié la dynamique du projet et a permis d'établir de nouvelles références en matière de délai de réalisation.

Des succès de projets mesurables grâce à l'IA

Dans l'ensemble, notre approche basée sur l'IA a entraîné des améliorations mesurables dans les domaines concernés du projet et a contribué de manière significative au respect des étapes critiques. En trois jours seulement, nous avons pu générer des matériaux qui auraient nécessité environ 180 jours de travail. Ce gain de temps considérable a permis de respecter les étapes critiques malgré la situation tendue en matière de ressources et même de mettre en œuvre des mesures d'assurance qualité supplémentaires.

L'un des défis initiaux était le scepticisme des employés vis-à-vis de l'IA, notamment la crainte d'être remplacés. Par le biais d'ateliers et de démonstrations, nous avons pu montrer que l'IA soulageait les collaborateurs des tâches répétitives, et non qu'elle les remplaçait. Cela a été essentiel pour l'acceptation initiale du projet et le soutien des départements.

Des améliorations significatives ont été constatées dans les domaines clés du projet : Dans le domaine des tests, l'effort de création de cas de test a été réduit de 65 %, tandis que la couverture des tests a augmenté de 220 %, ce qui a permis d'améliorer considérablement la sécurité du projet.

Matériel de formation

La création de documentation technique et de processus a été accélérée de plus de 80 %, ce qui a permis d'obtenir une documentation plus complète et plus à jour. Le développement de matériel de formation a permis de gagner 57 % de temps, ce qui a permis aux employés de se familiariser plus rapidement et plus efficacement avec le nouveau système. L'un des principaux avantages de cette approche a été la faible charge en temps du service spécialisé : avec seulement 30 minutes de travail en moyenne par processus, les experts spécialisés ont pu apporter leurs connaissances de manière efficace sans être distraits de leurs tâches principales - au total, le service spécialisé a pu économiser environ 120 jours de personnel déjà budgétés grâce à l'utilisation ciblée de l'IA. Cela a largement contribué à l'acceptation du projet et a permis au domaine spécialisé de se concentrer sur les aspects critiques de la transformation.

Il est intéressant de noter que la qualité du matériel généré a même dépassé nos propres attentes. Après des difficultés initiales, ils se sont distingués par une grande cohérence, un niveau de détail élevé et un ciblage précis - une impression confirmée par les réactions positives de différents secteurs de l'entreprise. Les données fournies ont permis d'éliminer presque totalement les informations erronées et les hallucinations.

Conclusion

L'utilisation de l'IA dans ce projet de transformation S/4 Hana a clairement démontré que l'intelligence artificielle n'est pas seulement un effet de mode, mais qu'elle peut tout à fait aider à relever les défis complexes des transformations numériques. Les économies de temps et de coûts réalisées ainsi que l'amélioration mesurable de la qualité dans presque toutes les phases du projet montrent l'énorme potentiel de cette technologie.

Il convient de souligner le fait que l'utilisation de l'IA ne s'est pas faite au détriment des employés. Au contraire, la prise en charge des tâches répétitives par l'IA a permis aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Cela a permis d'augmenter la satisfaction des employés et, au final, de mener à bien le projet.

Les connaissances acquises dans le cadre de ce projet serviront de base précieuse pour les futurs projets de transformation. L'utilisation de l'IA comme catalyseur stratégique jouera un rôle de plus en plus important et aidera les entreprises à achever leur transformation numérique plus efficacement et plus rapidement.

ososoft.de